[发明专利]一种电解槽红外智能巡检方法

说明书

本发明属于红外智能检测技术领域，具体提供了一种电解槽红外智能巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：先获取电解槽中的所有极板的区域位置坐标及相应的红外图像信息并传送至后台；然后后台采用图像处理识别算法以得到电解槽中的短路极板的温度信息和位置信息；最后后台将所述短路极板的温度信息和位置信息发送至手持终端并提示报警。采用智能机器人红外巡检技术，通过轨道机器人携带热像仪对电解槽实时巡检，拍摄红外图像，采用智能算法处理获取的电解槽极板红外图像，实现软件自动识别过温短路极板，除此之外还能纵向时间轴对比同一电解槽的温度变化，预测将要短路的极板，提前预警短路极板的位置。

技术领域

本发明属于红外智能检测技术领域，具体涉及一种电解槽红外智能巡检方法。

背景技术

目前国内有色金属冶炼行业在电解生产时，由于电解槽相邻极板之间距离很小，在电解精炼的过程中杂质吸附在阴极板表面形成“结粒”，造成极板间短路。这种极板短路故障会导致铜电解生产效率下降和电能的浪费。当前，企业普遍采用人工的故障检测方式费时费力，有明显缺点：对故障极板检测无目标性，人工识别的准确率和效率偏低，大大影响了电解行业的生产率。

目前国内外也有一些自动检测过温极板的方法。有3点不足：一是很多尚且处于基础理论研究阶段，没有得到实际工程应用；二是检测方法自动化、智能化程度不高；三是检测短路极板的准确率不高，难以满足生产要求。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中电解槽过温极板检测效率低的问题。

为此，本发明提供了一种电解槽红外智能巡检方法，包括以下步骤：

S1：获取电解槽中的所有极板的区域位置坐标及相应的红外图像信息并传送至后台；

S2：后台采用图像处理识别算法以得到电解槽中的短路极板的温度信息和位置信息，所述图像处理识别算法包括：将所述红外图像信息转灰度、图像校正、图像切割、图像二值化、图像滤波、膨胀腐蚀及标定特征点进行预处理后，再通过解析电解槽特征量、对比图像特征量、图像区域划分、电解槽定位、极板定位、解析过热极板特征量、过热极板定位以及定位信息转化，得到短路极板的温度信息和位置信息；

S3：后台将所述短路极板的温度信息和位置信息发送至手持终端并提示报警。

优选地，所述步骤S01具体包括：通过智能机器人下端的红外扫描仪对电解槽进行全局扫描，并经扫描后识别的各极板的区域位置坐标及红外图像信息发送至手持控制终端。

优选地，所述智能机器人为自动循迹小车，所述自动循迹的行车轨道位于所述电解槽的上方。

优选地，所述红外扫描仪包括广角摄像头，所述行车轨道为单直线，所述电解槽的横向边界位于所述广角摄像头的拍摄范围内，所述电解槽的纵向边界位于所述单直线正下方。

优选地，所述智能机器人的供电方式为轨道供电式。

优选地，所述步骤S02具体包括：后台预设有温度预警值，先将所述红外图像信息转换成对应的温度信息，当所述温度信息超过温度预警值，则判断该区域的极板为短路极板，并记录该短路极板的温度信息和位置信息。

优选地，所述膨胀腐蚀包括膨胀处理及腐蚀处理两个部分，所述膨胀处理包括对红外图像信息中的局部高亮区域进行扩张，所述腐蚀处理包括对红外图像信息中的局部高亮区域进行缩减，所述膨胀处理及腐蚀处理的次数相同。

优选地，所述电解槽特征量包括电解槽的通过区域划分形成多个矩形小区域，各所述矩形小区域分别一一对应一个极板。

优选地，所述步骤S2具体包括：预设相邻两次拍摄时间间隔，后台接收不同时间段发来的红外图像信息进行储存，根据历史红外图像信息的线性变化规律分析预测温度变化趋势，以提前预警短路极板的位置。